論文の概要: Automatic Spoken Language Identification using a Time-Delay Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09564v1
• Date: Thu, 19 May 2022 13:47:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 14:19:55.178480
• Title: Automatic Spoken Language Identification using a Time-Delay Neural Network
• Title（参考訳）: 時間遅延ニューラルネットワークを用いた音声の自動識別
• Authors: Benjamin Kepecs and Homayoon Beigi
• Abstract要約: アラビア語、スペイン語、フランス語、トルコ語を区別するために言語識別システムが作られた。 既存の多言語データセットを使用して、一連の音響モデルのトレーニングを行った。 このシステムは、カスタム多言語言語モデルと特殊発音辞書を備えていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Closed-set spoken language identification is the task of recognizing the language being spoken in a recorded audio clip from a set of known languages. In this study, a language identification system was built and trained to distinguish between Arabic, Spanish, French, and Turkish based on nothing more than recorded speech. A pre-existing multilingual dataset was used to train a series of acoustic models based on the Tedlium TDNN model to perform automatic speech recognition. The system was provided with a custom multilingual language model and a specialized pronunciation lexicon with language names prepended to phones. The trained model was used to generate phone alignments to test data from all four languages, and languages were predicted based on a voting scheme choosing the most common language prepend in an utterance. Accuracy was measured by comparing predicted languages to known languages, and was determined to be very high in identifying Spanish and Arabic, and somewhat lower in identifying Turkish and French.
• Abstract（参考訳）: クローズドセット音声言語識別は、録音された音声クリップで話されている言語を既知の言語群から認識するタスクである。 本研究では、アラビア語、スペイン語、フランス語、トルコ語を識別するための言語識別システムが、録音された音声のみに基づいて構築され、訓練された。 既存の多言語データセットを用いて、Tedlium TDNNモデルに基づく一連の音響モデルのトレーニングを行い、音声認識を行った。 このシステムは、カスタム多言語言語モデルと、電話に先立つ言語名を持つ特殊発音辞書を備えていた。 訓練されたモデルは、4つの言語すべてからデータをテストするために電話アライメントを生成するのに使われ、発話に必要となる最も一般的な言語を選択する投票方式に基づいて言語を予測した。 予測された言語と既知の言語を比較することで精度を測定し、スペイン語とアラビア語の識別において非常に高く、トルコ語とフランス語の識別において若干低いと判断された。

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